摘要：提高无线资源利用效率是缓解日益增长的无线通信需求和有限的可用传输资源之间矛盾的主要途径。基于多点协调（coordinated multipoint,CoMP）传输技术的异构网络在提高频谱效率和能量效率方面具有巨大的潜力，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。在研究基于CoMP技术的异构网络资源分配问题的基础上，提出了一种基于交叉熵方法的分布式频谱资源调度算法。仿真实验验证了本文提出方法在系统吞吐量、能量效率以及用户公平性等方面的有效性。

异构网络的社区检测分析

表示学习为各种AI领域提供了一种革命性的学习范式。在这个综述中，我们研究和回顾了表示学习的问题，并将重点放在由不同类型的顶点和关系组成的异构网络上。这个问题的目标是自动地将输入异构网络中的对象(最常见的是顶点)投射到潜在的嵌入空间中，这样网络的结构和关系属性就可以被编码和保存。

OpenCL异构并行计算第二版的随书源码，学习书时必备的材料

近年来，有许多使用服务质量（QoS）参数执行工作流应用程序的调度算法。 在本文中，我们考虑到异构资源的时间和成本约束，改进了调度工作流算法，该算法称为使用子截止时间调度（BDSD）约束的BudgetDeadline。 有了用户所需的截止日期和预算约束，我们使用BDSD算法来找到满足这两个约束的调度。 我们使用规划成功率（PSR）来展示算法的有效性。 在模拟实验中，我们使用随机工作流应用程序和实际工作流应用程序进行实验。 仿真结果表明，与其他算法相比，我们的BDSD算法在任务和处理器上具有较高的PSR和较低的时间复杂度（2）。

基于云计算的多源异构大数据跨源调度方法

随着智能交通的发展，自动驾驶、智能车载交互、安全预警等新型车载应用不断涌现，独立车辆依靠自身有限的计算资源难以运行这些种类繁多且具有大量计算需求和时延需求的应用。雾计算通过将计算任务分布在网络边缘的设备中，运用虚拟化、分布式计算和并行计算技术，使用户能够按需动态地获取计算能力、存储空间等服务。将雾计算架构应用于车联网能够有效缓解计算量大、低时延车载应用与车辆有限且不均的资源分布之间的矛盾。从分析车—车通信、车—基础设施通信以及车辆时延容忍网络通信的信道容量入手，建立车联网异构接入的多业务资源优化模型，通过联合调度各类车联雾资源，实现智能交通应用的高效处理。仿真结果表明，所提出的强化学习算法能够有效地应对异构车联雾架构下的资源优化。

三、创建Oracle用户和组 [root@FSWWOA /]# groupadd dba [root@FSWWOA /]# groupadd oinstall #添加用户 [root@FSWWOA /]# useradd -g oinstall -G dba oracle #设置Oracle的密码 [root@FSWWOA /]# pwd oracle oracle >oracle 四、修改系统参数 4.1、修改用户的SHELL的限制 修改/etc/security/limits.conf文件 vi /etc/security/limits.conf 然后在文件中添加如下内容 oracle soft nproc 2047 oracle hard nproc 16384 oracle soft nofile 1024 oracle hard nofile 65536 4.2、修改/etc/pam.d/login 文件 vi /etc/pam.d/login 然后在文件中添加如下内容 session required /lib/security/pam_limits.so session required pam_limits.so

在区块链赋能的移动边缘计算（BMEC）系统中，针对各类新型计算任务并行性需求的差异，提出了一种基于异构计算的BMEC系统模型，通过调用异构计算架构中并行计算能力不同的处理器，实现区块链业务与用户业务的高效处理。通过综合考虑异构处理器调度、计算资源分配以及带宽资源分配，将通信及计算资源受限下的系统效用最大化问题建模为混合整数非线性问题。为了快速求解该问题，将所提模型进一步解耦为业务驱动的异构处理器调度问题和资源联合分配问题，并提出了基于拉格朗日对偶理论的联合优化算法。仿真结果表明，所提算法可以有效提升BMEC系统的系统效用。

天河一号-异构通用计算环境,用于学习和了解大规模并行集群的构架环境。